糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)田水利投資績效與政府干預(yù)效應(yīng)分析

羅芳+孫彩虹++田苗++王慶

摘要：糧食主產(chǎn)區(qū)擔(dān)負(fù)著確保國家糧食安全的重任，農(nóng)田水利建設(shè)在糧食和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中至關(guān)重要，政府是農(nóng)田水利的投資主體，研究糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)田水利的投資績效以及政府干預(yù)的效應(yīng)有利于了解投資的規(guī)模和結(jié)構(gòu)是否合理，對促進效率有積極的現(xiàn)實意義。根據(jù)1990—2014年糧食主產(chǎn)區(qū)數(shù)據(jù)，基于Malmquist-FGLS兩階段模型，評估了農(nóng)田水利投資績效及其影響因素，著重分析了政府投資和政策的效應(yīng)。結(jié)果表明，政府干預(yù)對農(nóng)田水利投資績效帶來不利影響，投資規(guī)模不合理，結(jié)構(gòu)有待調(diào)整；經(jīng)濟發(fā)展水平的提高提升了投資績效；農(nóng)村教育“親城市”。最后，提出了加強地方政府財力基礎(chǔ)和中央政府的監(jiān)督作用、整合財政投入資金、調(diào)整投資結(jié)構(gòu)、強化農(nóng)民節(jié)水灌溉技能培訓(xùn)等政策措施。

關(guān)鍵詞：糧食主產(chǎn)區(qū)；農(nóng)田水利；投資績效；政府干預(yù)

中圖分類號： F326.11文獻標(biāo)志碼： A文章編號：1002-1302（2017）08-0323-07

“有收無收在于水，收多收少在于肥”，這句農(nóng)諺形象地道出了農(nóng)田水利對糧食和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要性。農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的基本條件，是國家糧食安全和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的重要保障。然而，中國農(nóng)村水利事業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀卻不盡如人意。在全球氣候惡化的大背景下，旱、澇災(zāi)害呈多發(fā)、頻發(fā)的態(tài)勢，由此帶來的直接和間接經(jīng)濟、社會損失難以估計。2013年，全國洪澇災(zāi)害導(dǎo)致1 190.1 萬hm2農(nóng)作物受災(zāi)、成災(zāi)662.3萬hm2，受損水庫1 241座、堤防3.7萬處、護岸5.3萬處、水閘7 187座，洪澇災(zāi)害導(dǎo)致直接經(jīng)濟損失3 146億元[1]。2014年，全國作物受旱面積2 266.7萬hm2、旱災(zāi)面積1 200萬hm2、成災(zāi)面積567.7萬hm2、絕收148.5萬hm2，干旱造成糧食損失2 006萬t、經(jīng)濟作物損失276億元[2]。如此嚴(yán)重的災(zāi)情，暴露出農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展瓶頸。全國1/2以上耕地基本上屬于“望天田”，大型灌區(qū)骨干設(shè)施損毀接近40%，中小型灌區(qū)干支渠完好率僅約50%，小水池、小水窖、小塘壩、小水渠、小泵站的“五小水利”設(shè)施損毀嚴(yán)重。由此引發(fā)了政府部門的高度關(guān)注， 于是相繼制定和出臺了一系列專門針對農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護的政策措施；例如，2005年中央財政設(shè)立了農(nóng)田水利建設(shè)補助專項資金；2009年財政部和水利部共同開展了小型農(nóng)田水利中央財政重點縣建設(shè)；2011年中央下發(fā)了關(guān)于加快水利改革發(fā)展的1號文件，該文件的出臺標(biāo)志著我國農(nóng)田水利改革發(fā)展進入了加速期。政府的重視程度將對農(nóng)田水利投資產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，有利于農(nóng)田水利在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村發(fā)展中基礎(chǔ)性作用的發(fā)揮。

圍繞如何提高農(nóng)田水利投資績效問題，近年來學(xué)術(shù)界從績效評估及其影響因素分析2個方面展開了大量研究。首先，農(nóng)田水利投資績效的DEA評估。Speelman等對南非西北省Zeerust市小型農(nóng)田水利計劃的研究顯示，總體而言，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不變規(guī)模報酬（CRS）和可變規(guī)模報酬（VRS）下平均技術(shù)效率分別為0.51和0.84，有效的只有14%和39%。對水利用的子向量而言，效率更低，CRS和VRS下的平均水利用效率分別為0.43和0.67[3]。水的利用效率低于總體技術(shù)效率，原因可能是缺乏水價機制所致[4]。Zeerust市樣本農(nóng)戶種植的技術(shù)效率很低，許多農(nóng)戶的規(guī)模效率有待改善，其中規(guī)模無效也與Binam等對科特迪瓦的咖啡農(nóng)[5]、Abay等對土耳其的煙草農(nóng)[6]、Shafiq和Rehman對巴基斯坦的棉農(nóng)[7]的報道相吻合。對中國西北地區(qū)，Kaneko等估算的平均灌溉水效率為 0.53[8]，而Wang估算的平均技術(shù)效率為0.62[9]。華堅等發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)村水利建設(shè)整體效率偏低，大部分無效率地區(qū)的水利投入規(guī)模過大，糧食主產(chǎn)區(qū)的效率不佳[10]。Ullah和Perret考察了巴基斯坦旁遮普省的棉花種植，殺蟲劑等污染性投入對環(huán)境產(chǎn)生了不利影響[11]。通過改進投入組合，在經(jīng)濟收益不變的前提下，農(nóng)場的潛在環(huán)境影響下降。但也有少數(shù)有效的情況，如Haji對埃塞爾比亞東部農(nóng)戶的傳統(tǒng)種植系統(tǒng)[12]、Alene等對埃塞俄比亞南部的1年生和多年生套作系統(tǒng)的評估發(fā)現(xiàn)是規(guī)模有效的[13]。吳平和譚瓊對中國2003—2009年的動態(tài)分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)田水利全要素生產(chǎn)率（TFP）呈現(xiàn)年均增長率為12.2%的較快增長特征，黃河流域的TFP增長最快，達到20.1%，說明前期的各種農(nóng)田水利政策和財政投入開始逐步發(fā)揮效益[14]。

其次，農(nóng)田水利投資績效的影響因素研究。Speelman等提出，農(nóng)場規(guī)模、所有權(quán)、農(nóng)地細(xì)碎化程度、灌溉規(guī)劃類型、作物選擇、灌溉方法對水利用的技術(shù)效率有顯著影響[3]。Karagiannis 等發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)代溫室技術(shù)、教育、技術(shù)推廣、種植密度、化學(xué)藥劑的使用、租種土地的比例是與灌溉水效率有關(guān)的主要因素[15]。Dhehibi等認(rèn)為，農(nóng)民的年齡、教育水平、農(nóng)業(yè)培訓(xùn)、農(nóng)場規(guī)模、高產(chǎn)果樹的比例、水的獲得性對技術(shù)和灌溉水效率都有正影響[16]。Ullah和Perret提出，農(nóng)場規(guī)模顯著地影響效率，若有技術(shù)推廣或培訓(xùn)服務(wù)，該影響為正。播種方法顯著地影響技術(shù)效率和環(huán)境效率，而正規(guī)教育對效率的影響為負(fù)。政策干預(yù)能改進技術(shù)效率，進而提高環(huán)境效率，并降低農(nóng)民的生產(chǎn)成本[11]。何平均和劉睿認(rèn)為，農(nóng)田水利投資績效與人均GDP、農(nóng)村文盲率、農(nóng)田水利財政支出占總財政支出的比例負(fù)相關(guān)，與“小農(nóng)水”建設(shè)專項補助政策、農(nóng)田水利管理體制改革正相關(guān)[17]。張寧發(fā)現(xiàn)，非集體產(chǎn)權(quán)、水費收繳制度有利于提高農(nóng)田水利技術(shù)效率，而經(jīng)濟越發(fā)達地區(qū)技術(shù)效率越低；與“承包權(quán)拍賣”比較，“水利會”這種農(nóng)戶參與機制有利于提高技術(shù)效率，而“村委會直接管理”將導(dǎo)致效率降低[18]。

已有研究探討農(nóng)田水利投資績效的成果頗豐[9，19]，但將政府的政策效應(yīng)與投資績效結(jié)合起來的較少[11]。另外，許多學(xué)者受限于橫截面數(shù)據(jù)導(dǎo)致估算的效率值刪失，基于DEA-Tobit模型的結(jié)論較多[3，20]，利用面板數(shù)據(jù)（Panel Data）的結(jié)論較少。本研究根據(jù)1990—2014年糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)田水利數(shù)據(jù)，基于曼奎斯特-可行廣義最小二乘（Malmquist-FGLS）兩階段模型，較為精準(zhǔn)地評估了投資績效，并估計了影響它的邊際效應(yīng)，尤其是政府干預(yù)效應(yīng)。這對探尋提高農(nóng)田水利投資效率的路徑，特別是對從政府與政策的角度尋找更為科學(xué)、規(guī)范的頂層制度設(shè)計方案有著重要的現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

1Malmquist指數(shù)法

評估效率常用方法之一是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法，該方法適合于分析相似決策單元（DMU）的相對效率[21]。由于糧食主產(chǎn)省區(qū)從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的國家惠農(nóng)政策支持到農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平都更為接近，符合利用DEA法的前提條件；再者糧食主產(chǎn)區(qū)承擔(dān)著確保國家糧食安全的重任，因此，選擇糧食主產(chǎn)區(qū)作為研究對象。為了比較13個糧食主產(chǎn)省區(qū)縱向上的農(nóng)田水利投資績效，選擇1990—2014年動態(tài)數(shù)據(jù)進行分析，采用DEA中處理面板數(shù)據(jù)（Panel Data）的曼奎斯特（Malmqusit）指數(shù)法。

Malmquist指數(shù)（MQI）由追趕效應(yīng)（TECH）和前沿移動（φ）2個部分構(gòu)成。追趕效應(yīng)是決策單元（DMU）技術(shù)效率的變化，反映了組織、協(xié)調(diào)、管理能力等對技術(shù)效率的影響。前沿移動又稱為創(chuàng)新效應(yīng)，反映了DMU移動導(dǎo)致的相對于2個時期變動的生產(chǎn)前沿的效率變化。

MQI=TECH·φ。（1）

由圖1可知，從時期1到時期2，假設(shè)1個行動個體從P點移動到Q點。追趕效應(yīng)為Q點關(guān)于時期2前沿的效率與P點關(guān)于時期1前沿的效率之比，即：

TECH=BD/BQ1AC/AP。（2）

從時期1到時期2，P點的前沿從C移到E，其前沿移動可表示為φ=AC1AE，有φ1=AC/AP1AE/AP，即φ1等于P相對于時期1前沿的效率與其相對于時期2前沿的效率之比。類似地，Q的前沿移動可表示為φ2=BF/BQ1BD/BQ，即φ2等于Q相對于時期1前沿的效率與其相對于時期2前沿的效率之比。前沿移動φ為φ1、φ2的幾何平均，即：

φ=φ1φ2。（3）

由式（1）～式（3），整理得：

MQI=（BF/BQ）·（BD/BQ）1（AC/AP）·（AE/AP）。（4）

即MQI等于Q點時期1、2的效率之積與P點時期1、2的效率之積比值的平方根。

2政府干預(yù)對農(nóng)田水利投資績效影響的理論假設(shè)

農(nóng)田水利投資績效管理是一個系統(tǒng)工程。從理論上來說，政府干預(yù)、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)村教育、工程規(guī)模等一系列因素都會對其產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，具體闡釋如下：

（1）政府干預(yù)。通過改進管理，較低的水投入可以獲得較高的收益[22]。因此，旨在增進水效率的政策被引入。改進管理是指提高水資源配置和灌溉效率，其中水資源配置效率與適當(dāng)?shù)墓喔扔盟畠r密切相關(guān)，這可以通過設(shè)計短期和長期節(jié)水政策來實現(xiàn)[15]。另外，政府組織的系列培訓(xùn)，如關(guān)于農(nóng)用化學(xué)品的投入數(shù)量、時間控制和使用方法等，有助于提高成本效率和環(huán)境效率[11]。

（2）區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平。對農(nóng)田水利投資績效而言，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平是把“雙刃劍”。一方面，區(qū)域經(jīng)濟越發(fā)達，農(nóng)民越有能力加大水利投入，現(xiàn)代自動化設(shè)備更有可能被應(yīng)用到農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)中來，進而提高水利投資效率[9]；另一方面，由于農(nóng)業(yè)的比較效益相對較低，非農(nóng)收入往往占很大的比例，農(nóng)民不必依賴農(nóng)業(yè)收入，因而不再重視農(nóng)田水利建設(shè)，這將對水利投資效率造成不利影響。因此，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的作用取決于占優(yōu)勢的那個影響。

（3）農(nóng)村教育。農(nóng)民受教育程度越高，既有利于農(nóng)田灌溉節(jié)水技術(shù)的使用，也由于管理協(xié)調(diào)水平的提高，有助于在投入既定的條件下獲得更高的產(chǎn)出。教育對技術(shù)和灌溉水效率有正向影響[9，15-16]。

（4）工程規(guī)模。根據(jù)規(guī)模經(jīng)濟理論，在既定的技術(shù)經(jīng)濟條件下，通過專業(yè)分工與協(xié)作，擴大生產(chǎn)規(guī)模可以節(jié)約管理和運營成本。但是，隨著規(guī)模的進一步擴大，各生產(chǎn)部門因協(xié)調(diào)受阻而導(dǎo)致效率降低。因此，農(nóng)田水利建設(shè)規(guī)模過小或過大都對提高效率不利[13]，只有規(guī)模適度才是最有效率的[20]。

3農(nóng)田水利投資績效評估

第一階段，Malmquist指數(shù)（MQI）評估。利用日本 SaiTech 公司開發(fā)的軟件DEA-Solver Pro 9.0，評估1990—2014年糧食主產(chǎn)區(qū)，即黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北、河南、山東、安徽、江蘇、江西、湖北、湖南、四川的MQI。本研究采用的數(shù)據(jù)來自歷年中國水利年鑒、中國人口和就業(yè)年鑒、各省統(tǒng)計年鑒等。需說明的是，重慶市于1997年成立直轄市從四川省分離出來，經(jīng)濟數(shù)據(jù)也從此時起分開統(tǒng)計。由于無法獲得1997年以前重慶市、四川省獨立數(shù)據(jù)，為了避免因數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑改變對實證分析結(jié)果造成的誤差，本研究所采用的1997年以后四川省數(shù)據(jù)實為四川省與重慶市數(shù)據(jù)之和。考慮2類投入即農(nóng)田水利建設(shè)的資金、勞動力投入。從3個方面來考察產(chǎn)出指標(biāo)，即經(jīng)濟績效、生態(tài)績效和社會績效。具體指標(biāo)選取見表1。為了剔除通貨膨脹的影響，這里的農(nóng)田水利投資、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值，以及后面回歸分析變量農(nóng)民人均純收入，都利用CPI指數(shù)進行平減，基期為1990年。鑒于糧食主產(chǎn)區(qū)的投入具有前期固定性以及短期規(guī)模穩(wěn)定導(dǎo)致的適應(yīng)性，采用規(guī)模報酬不變（CRS）的產(chǎn)出角度（Output Oriented）進行估算。評估結(jié)果見表2，數(shù)據(jù)為與上一年比較的相對效率，因篇幅限制僅給出MQI，追趕效應(yīng)（TECH）和前沿移動（φ）從略。

由表2可知，遼寧、黑龍江、江蘇、江西24年MQI平均值大于1，說明樣本期間這些省的MQI整體呈增長態(tài)勢。例如，遼寧有13個年份的MQI比上一年高，其中最高的是1993年，MQI為2.055，TECH為1.128，φ為1.821，分別比1992年增長105.5%、12.8%、82.1%，其中前沿移動即創(chuàng)新效應(yīng)更為明顯。遼寧省1993年創(chuàng)新效應(yīng)突出，源自于地方政府大刀闊斧地推進水利改革。為了出臺《省河道管理條例（修正案）》《取水許可制度》和《河道工程維護管理費征收管理暫行辦法》等配套法規(guī)，政府部門做了大量的協(xié)調(diào)和基礎(chǔ)性工作。遼寧省政府還下發(fā)了《關(guān)于征收自來水公司水資源費的通知》，在對全省鄉(xiāng)鎮(zhèn)以上自來水公司征收水資源費的工作上取得了突破性進展。近年來，黑龍江省大力推進小型農(nóng)田水利重點縣建設(shè)。各種噴、滴灌設(shè)施既節(jié)省灌溉用水又有效緩解了干旱壓力；渠道的襯砌既節(jié)約水量又節(jié)省耕地；溝渠清淤既能減輕洪澇災(zāi)害，又可以補充地下水、涵養(yǎng)水源、改善田間小氣候；水利基礎(chǔ)設(shè)施建筑物配套水平提高，使傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐步向優(yōu)質(zhì)、高效、節(jié)水、增產(chǎn)型農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。江蘇省積極推廣農(nóng)民用水者協(xié)會、鄉(xiāng)村灌溉排澇服務(wù)隊等農(nóng)民自助式水利管理服務(wù)組織，形成了以政府支持為主導(dǎo)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)水利站為紐帶、專業(yè)管理與群眾管理相結(jié)合的農(nóng)田水利公共服務(wù)體系。全省建立農(nóng)民用水者協(xié)會、農(nóng)村水利合作社5 564個，組建鄉(xiāng)鎮(zhèn)抗旱、排澇服務(wù)隊300多支，配備村級水管員6.8萬人，服務(wù)能力覆蓋全省70%以上的耕地。江西將小型農(nóng)田水利建設(shè)、病險水庫除險加固、中小河流治理等民生水利納入財政預(yù)算；頒布《江西省從土地出讓收益中計提農(nóng)田水利建設(shè)資金實施辦法》，從土地出讓收益中提取10%用于農(nóng)田水利建設(shè)；2013年，首次調(diào)整全省水資源費征收標(biāo)準(zhǔn)，進一步落實了水資源有償使用制度。

糧食主產(chǎn)區(qū)整體而言，MQI>1的有1993、1994、1995年等8個年份，其中最高的是2002年，MQI為1.254，TECH為 3.202，φ為0.799。與2001年比較，分別增長25.4%、220.2%、-20.1%。可見，追趕效應(yīng)正增長，創(chuàng)新效應(yīng)負(fù)增長。這主要是由于2002年修訂并通過了《中華人民共和國水法》，標(biāo)志著中國進入依法治水的新階段，促進了水利由傳統(tǒng)向現(xiàn)代的轉(zhuǎn)變。《中華人民共和國水法》雖然對依法治水、管水發(fā)揮了重要作用，但隨著經(jīng)濟社會發(fā)展、水資源形勢的惡化，也出現(xiàn)了一些新情況、新問題。如，經(jīng)濟社會發(fā)展對水利提出了更高要求，水資源短缺以及洪澇災(zāi)害嚴(yán)重，水生態(tài)環(huán)境惡化未根本解決等，導(dǎo)致水利管理水平提高的同時，忽視了創(chuàng)新增效。

4FGLS法回歸分析

第二階段，利用Panel Data模型分析MQI的影響因素。由表2可知，MQI與上一年比較效率的相對值，將其處理為與基期1990年比較的相對效率值即實際效率值，各年才具有可比性。因此回歸中使用的各年MQI均為實際效率值，計算方法是，將當(dāng)前及以前年份的MQI求積，即∏1tMQIt。例如，內(nèi)蒙古2000年的實際效率值是∏20001t=1991MQIt=0.193。

4.1變量選擇

因變量（Y）為MQI實際效率值，該指數(shù)的定義域為正實數(shù)，因此無需使用“刪失的”Tobit模型[3]，而是采用可行廣義最小二乘法（FGLS）。由于13個糧食主產(chǎn)省區(qū)不是來自一個大總體中的隨機樣本，不滿足隨機效應(yīng)模型的條件。因此，選擇固定效應(yīng)模型[23]。根據(jù)上述關(guān)于政府干預(yù)對農(nóng)田水利投資績效影響的理論假設(shè)，選取以下特征變量：（1）政府干預(yù)與政策特征。作為農(nóng)田水利投資的主體，中央政府財政支出占水利投資的比重（FES）對投資績效有積極作用。1994年理順財稅關(guān)系的分稅制改革（D94），以及2003年取消農(nóng)村義務(wù)工和勞動積累工的惠農(nóng)政策（D03），從總體和長遠(yuǎn)來看功不可沒，但在局部和短期內(nèi)對農(nóng)田水利建設(shè)卻起著“釜底抽薪”的毀滅性作用。（2）區(qū)域特征。利用農(nóng)民人均純收入（RNI）代表各省區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，它對績效的影響取決于兩股相反力量相互抵消的結(jié)果，即經(jīng)濟越發(fā)達越有能力發(fā)展水利的同時，可能不再重視農(nóng)業(yè)以及水利事業(yè)。糧食主產(chǎn)省區(qū)屬于長江、黃河、松遼三大流域。設(shè)基準(zhǔn)類為長江流域，含安徽、江蘇、江西、湖北、湖南、四川。2個虛擬變量：松遼流域（DSB），含黑龍江、吉林、遼寧；黃河流域（DHB），含內(nèi)蒙古、河北、河南、山東。根據(jù)水資源的充沛程度和土壤墑情，預(yù)測DSB符號為正，DHB符號為負(fù)。另外，還利用虛擬變量PROV2-PROV13考察了個體截面效應(yīng)，基準(zhǔn)類是安徽。（3）個人特征。用農(nóng)村文盲率（ILR）表示教育水平，預(yù)測該變量符號為負(fù)。（4）生產(chǎn)特征。利用農(nóng)田水利投資（K）代表投入規(guī)模。如果規(guī)模適度，則它對績效的影響為正；如果規(guī)模過小或過大，則它對績效的影響為負(fù)。（5）趨勢特征。效率會隨著經(jīng)驗積累而提高，因此，時間t呈上升趨勢。回歸方程如下：

Yit=α+xit′β+zi′δ+γt+μi+εit。（5）

式中：Y為MQI實際效率值，α為共同截距，xit′為隨時間變化的特征向量，zi′為不隨時間變化的特征向量，γ、β、δ為系數(shù)或系數(shù)向量；μi+εit為復(fù)合擾動項，μi為個體異質(zhì)性截距項，用PROV2-PROV13表征，εit為隨個體、時間變化的擾動項；假設(shè){εit}為獨立同分布，且與μi不相關(guān)。具體變量說明見表3。

4.2模型選擇

研究利用統(tǒng)計軟件Stata 14.0。由于截面數(shù)n=13，時間T=24，T>n，回歸采用了長面板數(shù)據(jù)。因此，必須進行組間異方差、組內(nèi)自相關(guān)、組間截面相關(guān)檢驗。

首先，利用回歸方程（5）擬合數(shù)據(jù)進行組間異方差檢驗。H0：σ2i=σ2（i=1，2，…，13）。似然比（LR）檢驗結(jié)果為，LR chi2（13）=664.27，Prob>chi2=0.000 0，拒絕“同方差”原假設(shè)，即存在組間異方差。其次，對方程（5）進行組內(nèi)自相關(guān)檢驗。H0：ρ=-0.5。Wooldridge檢驗結(jié)果為，F(xiàn)（1，12）=78745，Prob>F=0.000 0，拒絕“不存在1階組內(nèi)自相關(guān)”原假設(shè)，即存在組內(nèi)自相關(guān)。最后，對方程（5）進行組間截面相關(guān)檢驗。H0：不存在組間截面相關(guān)。Breusch-Pagan LM檢驗結(jié)果為，chi2（78）=727.665，Pr=0.000 0，拒絕原假設(shè)。因此，選擇組內(nèi)自相關(guān)、組間截面相關(guān)、組間異方差的FGLS處理方程（5），自相關(guān)ρi≠ρ即面板個體的自回歸系數(shù)不同，固定效應(yīng)模型結(jié)果見表4。因篇幅限制，各省區(qū)虛擬變量PROV2-PROV13僅給出了顯著的結(jié)果，省略了不顯著的變量。

5回歸結(jié)果分析

由表4可知，Wald檢驗χ2統(tǒng)計值為261.37，其伴隨概率為0.000 0，在1%的水平上顯著，說明模型的整體回歸效果尚佳。

5.1政府干預(yù)效應(yīng)分析

中央政府財政支出占水利投資的比重（FES）在1%的顯著性水平上顯著，但是符號為負(fù)，與預(yù)期及已有研究[15，22]不符。究其原因，主要有3點：其一，農(nóng)田水利的投資缺口大。中國大型灌區(qū)改造規(guī)劃投入1 800億元，實施12年僅投入350多億元；重點中型灌區(qū)需投入1 600多億元，實施10年投入還不足100億元。中央對糧食主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)田水利投入采取“撒胡椒面兒”的模式，沒有突出不同區(qū)域所承擔(dān)的“糧食任務(wù)”差異。另外，中央財政在投資小型農(nóng)田水利時，要求省縣兩級地方政府予以一定比例的資金配套。由于

1994年分稅制改革后地方財政收入大幅降低，配套資金到位率低，地方政府對中央財政資金存在“釣魚現(xiàn)象”。其二，財政的水利投入結(jié)構(gòu)不合理。中國的水利建設(shè)呈現(xiàn)“抓大放小”的特征，主要投資集中在大型水利樞紐工程，如三峽、小浪底、南水北調(diào)等，用于農(nóng)田水利建設(shè)的資金所占比例非常小，小型農(nóng)田水利建設(shè)的財政投入更是嚴(yán)重不足。其三，財政資金管理混亂。中國實行五級政府管理體制，財政轉(zhuǎn)移支付專項資金劃撥中普遍存在項目重復(fù)設(shè)置、多頭審批、層層截留等現(xiàn)象。尤其是財政困難、資金調(diào)度無力的縣鄉(xiāng)基層政府經(jīng)常擠占、挪用支農(nóng)資金，用于發(fā)放行政人員工資以及彌補公用經(jīng)費的不足。

分稅制改革（D94）和取消“兩工”（D03）政策虛擬變量符號都為負(fù)，與預(yù)期相符，但是前者不顯著而后者顯著。分稅制是市場經(jīng)濟國家運用財政手段對經(jīng)濟實行宏觀調(diào)控較為成功的做法。市場競爭要求財力相對分散，而宏觀調(diào)控又要求財力相對集中，這種集中與分散的關(guān)系反映到財政管理體制上，就是中央政府與地方政府之間的集權(quán)與分權(quán)關(guān)系問題。分稅制較好地解決了中央集權(quán)與地方分權(quán)問題。1994年中國開始實施分稅制財政管理體制，雖然對于理順中央與地方的分配關(guān)系，調(diào)動中央、地方兩個積極性，加強稅收征管，保證財政收入和增強宏觀調(diào)控能力都發(fā)揮了積極作用，但是依然存在稅種分配不合理、政府職能未真正轉(zhuǎn)變、財權(quán)與事權(quán)不匹配、地方缺乏自主權(quán)、轉(zhuǎn)移支付體制不完善、分稅制在設(shè)計上與政府分級體制不配套等問題，這對農(nóng)田水利投資績效帶來了不利影響。2003年取消“兩工”的惠農(nóng)政策減輕了農(nóng)民負(fù)擔(dān)，激發(fā)了農(nóng)村活力，使得大量農(nóng)村勞動力能夠從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中釋放出來，許多的農(nóng)村青壯年勞動力從事非農(nóng)勞動，既給非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加了勞動力投入，又使農(nóng)民的收入得到顯著提高。但是，也必需清醒地認(rèn)識到，任何政策都不可能是“完美無缺”的，或多或少總有其負(fù)面影響。1990—2002年，取消“兩工”前，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)田水利建設(shè)農(nóng)民投工投勞年均4.38億個工日；2004—2014年，取消“兩工”后，農(nóng)民投工投勞年均1.48億個工日，降低了66.2%。以農(nóng)民投入為主的農(nóng)田水利投入機制被打破，新的投入機制尚未建立，農(nóng)田水利投入大幅度減少，政策產(chǎn)生了新的投入缺口，這對農(nóng)田水利投資績效帶來了明顯的不利影響。

5.2控制變量的影響

（1）區(qū)域特征。農(nóng)民人均純收入（RNI）是統(tǒng)計顯著的，且符號為正，說明區(qū)域經(jīng)濟發(fā)達對農(nóng)田水利的利好明顯超過不利影響，導(dǎo)致了投資效率的提高[9]。區(qū)域虛擬變量松遼流域（DSB）、黃河流域（DHB）的符號分別為正、負(fù)，與預(yù)期相符，但前者在統(tǒng)計上不顯著，后者顯著。基準(zhǔn)類長江流域水資源豐富，擁有成都平原、江漢平原、洞庭湖區(qū)、鄱陽湖區(qū)、巢湖地區(qū)、太湖地區(qū)等重要商品糧基地。長江流域已建成各類水庫45 694座，總庫容達1 745億m3（不含三峽水庫393億m3庫容），其中大型水庫152座，總庫容量為1 589億m3。農(nóng)業(yè)灌溉用水達1 021.5億m3，占總庫容的58.5%。松遼流域水資源總量1 990億m3，耕地面積2 600萬hm2，約占全國的22%。世界著名的三大黑土帶之一就分布在該流域的東北平原，包括三江平原、松嫩平原和遼河平原。東北平原地勢平坦，土質(zhì)肥沃，雨量充沛，氣候適宜，光照充足，具有良好的農(nóng)業(yè)開發(fā)條件。但是，松遼流域灌溉面積僅930萬hm2，灌溉率35.77%，低于全國平均水平。農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施多為20世紀(jì)50—60年代興建，許多地區(qū)的灌溉和排澇設(shè)施不完善，部分灌區(qū)渠首及渠系建筑物設(shè)備陳舊、破損嚴(yán)重。絕大多數(shù)渠道沒有防滲措施，干渠防滲率僅為4.5%，而支渠更低。因此，與基準(zhǔn)類長江流域比較，松遼流域的農(nóng)田水利投資績效雖略勝一籌，但不明顯。黃河水資源年際分配不均導(dǎo)致枯水期延長，甚至出現(xiàn)連續(xù)枯水階段；河川徑流的過度開發(fā)導(dǎo)致黃河干流和部分支流斷流現(xiàn)象時有發(fā)生。特別是進入20世紀(jì)90年代后，出現(xiàn)斷流的頻次增加、斷流的時間延長，斷流開始日期逐年提前，斷流河段由河口逐漸向上游延伸。黃河斷流一般發(fā)生在灌溉用水高峰期，黃河下游的河北、河南、山東因連年斷流缺水，灌區(qū)農(nóng)田不能及時播種、灌溉，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)減產(chǎn)。因此，黃河流域的農(nóng)田水利投資績效明顯低于基準(zhǔn)類。

（2）教育。農(nóng)村文盲率（ILR）在統(tǒng)計上不顯著。符號為正，與預(yù)期不符，但與Ullah等的結(jié)果[11]一致。近25年來，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村文盲率逐年下降，從1990年的23.46%到2014年的5.69%，下降了17.77百分點。農(nóng)民的受教育程度雖然提高了，但是農(nóng)村教育還存在諸多不足。其一，教育目的“親城市”。長期以來，農(nóng)村教育“克隆”城市普通教育的模式，僅限于向高一級的學(xué)校輸送學(xué)生。目前，農(nóng)村教育依然是為城市培養(yǎng)打工者的應(yīng)試教育，而不是為農(nóng)業(yè)培養(yǎng)建設(shè)者。其二，教育結(jié)構(gòu)不合理。農(nóng)民教育中，文化型的偏多，專業(yè)技術(shù)教育和職業(yè)教育偏少；廣大農(nóng)民對農(nóng)業(yè)耕作和管理、營養(yǎng)學(xué)、衛(wèi)生學(xué)以及社區(qū)發(fā)展等方面的知識了解極少，教育的“獲得感”極低。其三，教學(xué)模式脫離實際。教育方法陳舊落后，脫離農(nóng)民實際文化水平，重理論，輕實踐；重形式，輕實用。農(nóng)村職業(yè)技術(shù)學(xué)校缺乏必要的教學(xué)生產(chǎn)實習(xí)基地，難以開展農(nóng)業(yè)優(yōu)質(zhì)品種的開發(fā)、試驗、示范和推廣等教學(xué)活動。這些因素共同導(dǎo)致了農(nóng)村教育沒有明顯提高農(nóng)田水利投資績效的結(jié)果。

（3）工程規(guī)模。農(nóng)田水利投資（K）是統(tǒng)計顯著的，符號為負(fù)。可見，糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)田水利投入規(guī)模不適度，不是過小就是過大[10]，需要根據(jù)實際情況加以調(diào)整。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因在于國家投入農(nóng)田水利的資金很分散。農(nóng)田水利建設(shè)直接投入有9類項目，涉及7、8個部門，運行環(huán)節(jié)復(fù)雜。國家發(fā)改委和水利部負(fù)責(zé)大型灌區(qū)續(xù)建配套、節(jié)水改造、灌排泵站改造等項目；財政部和水利部負(fù)責(zé)小型農(nóng)田水利建設(shè)補助專項資金；國家農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)辦負(fù)責(zé)農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)、中低產(chǎn)田改造項目等。由于涉及部門較多，資金整合難度大，影響了資金使用效率。

（4）時間趨勢和截面?zhèn)€體差異。趨勢變量t符號為負(fù)，與預(yù)期不符，但不是統(tǒng)計顯著，可見近25年來糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)田水利投資績效沒有明顯的趨勢特征。與基準(zhǔn)類安徽比較，農(nóng)田水利投資績效較高的是河南、江蘇，較低的是四川、河北、吉林，其他省區(qū)在統(tǒng)計上不顯著。部分糧食主產(chǎn)省區(qū)存在個體差異，例如，安徽的截距為0.828 4，河南的截距為1.408 5（0.828 4+0.580 1），四川的截距為0.411 2（0.828 4-0.417 2）。近年來，河南、江蘇堅持不懈地加快農(nóng)村水利建設(shè)并取得了顯著的效果；成效顯著的重要原因在于積極改革創(chuàng)新，不斷加大投入，逐步探索建立起政府主導(dǎo)、市場運作、農(nóng)民參與的農(nóng)田水利建設(shè)新機制。四川、河北、吉林雖然農(nóng)田水利建設(shè)初見成效，但是也有諸多不足。如重點中型灌區(qū)干、支渠系建筑物大多建于20世紀(jì)60、70年代，由于年久失修，灌區(qū)工程完好率較低，跑、冒、滴、漏現(xiàn)象嚴(yán)重；各類渠系骨干建筑物工程不配套。

6重要結(jié)論及其政策啟示

綜上所述，中國政府雖然投入了大量的人力、物力、財力到農(nóng)田水利建設(shè)中，但是沒有達到預(yù)期的政策效果，農(nóng)田水利的投資績效因政府的不當(dāng)干預(yù)而下降，農(nóng)田水利投入政策已成為惠農(nóng)政策的“短板”。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)農(nóng)田水利投資績效較高。農(nóng)村教育“親城市”、結(jié)構(gòu)不合理、教學(xué)模式脫離實際，使得教育沒有促進農(nóng)田水利效率的提高。糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)田水利投入規(guī)模過小和過大的現(xiàn)象并存，因此改進措施不應(yīng)千篇一律；對規(guī)模過小的地區(qū)應(yīng)加大投入，對規(guī)模過大的地區(qū)則應(yīng)調(diào)整投入結(jié)構(gòu)。糧食主產(chǎn)區(qū)的效率可以粗略劃分為高、中、低3個等級，位于高級的有江蘇、河南，低級的有吉林、四川、河北，其余8個省區(qū)屬于中級。

根據(jù)上述結(jié)論，可以得出如下政策啟示：其一，改革和完善現(xiàn)行分稅制財政體制以加強地方政府投資農(nóng)田水利建設(shè)的財力基礎(chǔ)，建立健全中央政府對地方政府農(nóng)田水利設(shè)施投資的監(jiān)督激勵機制。其二，改革多渠道、多部門分散投入體制，改善投資結(jié)構(gòu)，逐步做到統(tǒng)一安排、集中投入。在縣級層面以規(guī)劃為依托，對小型農(nóng)田水利建設(shè)補助專項資金、大型灌區(qū)續(xù)建配套、節(jié)水改造、灌排泵站改造、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)中低產(chǎn)田改造等項目進行整合。其三，合理調(diào)整投入結(jié)構(gòu)。科學(xué)確定骨干水利工程與配套渠系設(shè)施的投入比例；適當(dāng)加強小微型農(nóng)田水利設(shè)施的投入力度并創(chuàng)新其建設(shè)方式；從項目預(yù)算中提取一定比例資金設(shè)立水利工程管護基金。其四，強化農(nóng)田水利建設(shè)必需的農(nóng)民技能培訓(xùn)。農(nóng)民教育要著重提高農(nóng)民的農(nóng)田水利設(shè)施管理能力，做好大中型灌區(qū)和井灌區(qū)的田間節(jié)水改造技術(shù)培訓(xùn)，大力推廣噴灌、滴灌等先進實用的灌溉技術(shù)，發(fā)展旱作農(nóng)業(yè)，推進林果業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、農(nóng)村生活節(jié)水技術(shù)，尤其強化對國土整理、農(nóng)業(yè)開發(fā)、水土保持、節(jié)水灌溉、水庫除險加固、防護林營造等實用技術(shù)的培訓(xùn)。

參考文獻：

[1]張培堅. 2億人受災(zāi)[EB/OL]. （2014-01-09）[2015-02-22]. http：//www.chinanews. com/gn/2014/01-09/ 5718183. shtml.

[2]劉彥領(lǐng). 2014年以來全國因旱災(zāi)造成直接經(jīng)濟總損失910億元[EB/OL]. （2014-12-25）[2015-08-20].http：//www.chinanews.com/gn/2014/12-25/6912507.shtml.

[3]Speelman S，DHaese M，Buysse J，et al. A measure for the efficiency of water use and its determinants，a case study of small-scale irrigation schemes in North-West Province，South Africa[J]. Agricultural Systems，2008，98（1）：31-39.

[4]Nsanzugwanko M D，Battese G E，F(xiàn)leming E M. The technical efficiency of small agricultural producers in central Ethiopia，University of New England[R]. 1996.

[5]Binam J N，Sylla K，Diarra I，et al. Factors affecting technical efficiency among coffee farmers in Cte dIvoire：evidence from the Centre West region[J]. R&D Management，2003，15（1）：66-76.

[6]Abay C，Miran B，Gunden C. An analysis of input use efficiency in tobacco production with respect to sustainability：the case study of Turkey[J]. Journal of Sustainable Agriculture，2004，24（3）：123-143.

[7]Shafiq M，Rehman T. The extent of resource use inefficiencies in cotton production in Pakistans Punjab：an application of data envelopment analysis[J]. Agricultural Economics，2000，22（3）：321-330.

[8]Kaneko S，Tanaka K，Toyota T. Water efficiency of agricultural production in China：regional comparison from 1999 to 2002[J]. International Journal of Agricultural Resources，Governance and Ecology，2004，3（3/4）：231-251.

[9]Wang X Y. Irrigation water use efficiency of farmers and its determinants：evidence from a survey in Northwestern China[J]. Agricultural Sciences in China，2010，9（9）：1326-1337.

[10]華堅，祁智國，馬殷琳. 基于超效率DEA的農(nóng)村水利基礎(chǔ)建設(shè)投入產(chǎn)出效率研究[J]. 經(jīng)濟問題探索，2013（8）：55-60.

[11]Ullah A，Perret S R. Technical- and environmental-efficiency analysis of irrigated cotton-cropping systems in Punjab，Pakistan using data envelopment analysis[J]. Environmental Management，2014，54（2）：288-300.

[12]Haji J. Production efficiency of smallholdersvegetable-dominated mixed farming system in Eastern Ethiopia：a non-parametric approach[J]. Journal of African Economies，2007，16（1）：1-27.

[13]Alene A D，Manyong V M，Gockowski J. The production efficiency of intercropping annual and perennial crops in southern Ethiopia：a comparison of distance functions and production frontiers[J]. Agricultural Systems，2006，91（1/2）：51-70.

[14]吳平，譚瓊. 我國糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)田水利設(shè)施配置效率及區(qū)域差異分析——基于DEA和動態(tài)Malmquist指數(shù)的實證研究[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2012，33（3）：331-335.

[15]Karagiannis G，Tzouvelekas V，Xepapadeas A. Measuring irrigation water efficiency with a stochastic production frontier[J]. Environmental and Resource Economics，2003，26（1）：57-72.

[16]Dhehibi B，Lachaal L，Elloumi M. Measuring irrigation water use efficiency using stochastic production frontier：an application on citrus producing farms in Tunisia[J]. African Journal of Agricultural and Resource Economics，2007，1（2）：1-15.

[17]何平均，劉睿. 基于DEA-Tobit模型的中國各地區(qū)農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施投資績效及影響因素分析[J]. 南方農(nóng)村，2014（11）：59-64.

[18]張寧，陸文聰，董宏紀(jì). 中國農(nóng)田水利管理效率及其農(nóng)戶參與性機制研究——基于隨機前沿面的實證分析[J]. 自然資源學(xué)報，2012，27（3）：353-363.

[19]Frija A，Wossink A，Buysse J，et al. Irrigation pricing policies and its impact on agricultural inputs demand in Tunisia：a DEA-based methodology[J]. Journal of Environmental Management，2011，92（9）：2109-2118.

[20]Guerrini A，Romano G，Campedelli B. Economies of scale，scope，and density in the Italian water sector：a Two-Stage data envelopment analysis approach[J]. Water Resources Management，2013，27（13）：4559-4578.

[21]Alsharif K，F(xiàn)eroz E H，Klemer A，et al. Governance of water supply systems in the Palestinian Territories：a data envelopment analysis approach to the management of water resources[J]. Journal of Environmental Management，2008，87（1）：80-94.

[22]Allan T. Productive efficiency and allocative efficiency：why better water management may not solve the problem[J]. Agricultural Water Management，1999，40（1）：71-75.

[23]Judge G G，Hill R C，Griffiths W E，et al. Introduction to theory and practice of econometrics[M]. New York：John Wiley&Sons，1988.